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第一章 AI生命科學的發(fā)展背景
1.1 全球科技快速發(fā)展背景
1.1.1 科研端需求穩(wěn)步增長
1.1.2 人工智能作為科技發(fā)展的重要引擎
1.1.3 核心產(chǎn)業(yè)中的機會與挑戰(zhàn)
1.2 生命科學領(lǐng)域的變革需求
1.2.1 生命科學服務(wù)行業(yè)的萌芽
1.2.2 居民健康意識增強
1.2.3 生物醫(yī)藥與醫(yī)療器械產(chǎn)業(yè)的崛起
1.3 AI與生命科學的融合契機
1.3.1 技術(shù)發(fā)展層面
1.3.2 科研需求層面
1.3.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展層面
1.3.4 人才培養(yǎng)與學科發(fā)展層面
1.4 生物大數(shù)據(jù)與AI：開啟生命科學新時代
1.4.1 生物學作為AI應(yīng)用的完美領(lǐng)域
1.4.2 生物學對AI發(fā)展的啟發(fā)與貢獻
1.4.3 生物大數(shù)據(jù)與AI融合的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用實例
第二章 AI生命科學的落地應(yīng)用情況
2.1 醫(yī)療診斷與健康管理
2.1.1 AI在疾病診斷中的應(yīng)用
2.1.2 個性化治療方案的設(shè)計
2.1.3 AI開啟醫(yī)療領(lǐng)域的新時代篇章
2.2 藥物研發(fā)
2.2.1 藥物研發(fā)行業(yè)發(fā)展成就
2.2.2 AI賦能藥物研發(fā)
2.2.3 AI在藥物設(shè)計、測試與安全性評估中的應(yīng)用
2.3 基因測序與編輯
2.3.1 基因測序市場規(guī)模
2.3.2 AI助力基因測序
2.3.3 AI在基因編輯中的應(yīng)用
2.4 合成生物學
2.4.1 合成生物學發(fā)展現(xiàn)狀
2.4.2 AI支持下的合成生物學研究
2.4.3 創(chuàng)造具有特定功能的人工蛋白質(zhì)
第三章 AI生命科學的相關(guān)技術(shù)發(fā)展情況
3.1 深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.1.1 深度學習專利申請狀況
3.1.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在生物學中的應(yīng)用
3.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計靈感來源
3.2 云計算與量子計算
3.2.1 量子計算云平臺的技術(shù)演進
3.2.2 云計算在藥物研發(fā)中的應(yīng)用
3.2.3 量子計算在輔助藥物設(shè)計中的潛力
3.3 數(shù)字孿生與多尺度建模
3.3.1 數(shù)字孿生在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用
3.3.2 數(shù)字孿生在藥物發(fā)現(xiàn)與測試中的應(yīng)用
3.3.3 多尺度建模與個性化藥物設(shè)計
第四章 AI生命科學的產(chǎn)業(yè)圖譜及發(fā)展
4.1 產(chǎn)業(yè)圖譜
4.1.1 AI醫(yī)療影像
4.1.2 CDSS（臨床決策支持系統(tǒng)）
4.1.3 AI制藥
4.1.4 醫(yī)療數(shù)據(jù)智能平臺
4.1.5 AI醫(yī)療機器人
4.2 AI醫(yī)療市場規(guī)模與增長
4.2.1 中國AI醫(yī)療市場規(guī)模及預(yù)測
4.2.2 AI醫(yī)療影像與CDSS的市場占有率
4.3 競爭格局與商業(yè)模式
4.3.1 AI醫(yī)療企業(yè)競爭格局
4.3.2 AI醫(yī)療影像的商業(yè)模式
4.3.3 AI醫(yī)療機器人的市場地位
第五章 AI生命科學的政策及發(fā)展
5.1 國家政策支持
5.1.1 中國在AI與生命科學領(lǐng)域的政策支持
5.1.2 推動AI技術(shù)廣泛應(yīng)用的相關(guān)政策
5.2 法規(guī)與標準建設(shè)
5.2.1 確保技術(shù)健康發(fā)展的法規(guī)和標準
5.2.2 應(yīng)對技術(shù)倫理與安全隱患的措施
第六章 AI生命科學的投融資情況
6.1 投資熱點與趨勢
6.1.1 AI醫(yī)療影像與AI制藥的投資情況
6.1.2 AI醫(yī)療機器人的投資潛力
6.2 融資情況分析
6.2.1 AI醫(yī)療企業(yè)的融資階段與金額
6.2.2 投融資市場的發(fā)展趨勢
第七章 AI生命科學的發(fā)展趨勢前景
7.1 技術(shù)發(fā)展趨勢
7.1.1 AI技術(shù)在生命科學中的進一步應(yīng)用
7.1.2 下一代AI算法與數(shù)據(jù)處理能力的提升
7.2 市場前景預(yù)測
7.2.1 AI醫(yī)療市場前景展望
7.2.2 新興應(yīng)用場景與商業(yè)模式
7.3 AI生命科學面臨的挑戰(zhàn)與機遇
7.3.1 數(shù)據(jù)隱私與安全性的挑戰(zhàn)
7.3.2 法規(guī)與倫理問題的應(yīng)對
7.3.3 生命科學領(lǐng)域的跨越式發(fā)展機遇
7.4 AI生命科學未來發(fā)展建議
7.4.1 加強技術(shù)研發(fā)與創(chuàng)新能力
7.4.2 完善法規(guī)與標準體系
7.4.3 促進產(chǎn)學研用深度融合
圖表1 2016-2023年全球生命科學領(lǐng)域研究資金投入
圖表2 2016-2023年中國R&D支出和生命科學研究資金投入
圖表3 2019-2021年中國與海外部分國家研發(fā)投入情況
圖表4 2015-2024年中國生物醫(yī)藥投融資數(shù)量/金額
圖表5 2014-2023年中國新藥首次IND數(shù)量及臨床登記數(shù)量
圖表6 生命科學服務(wù)行業(yè)相關(guān)公司成立日期
圖表7 2016-2023年生命科學服務(wù)行業(yè)上市公司收入及增速
圖表8 2024年大模型、深度學習領(lǐng)域領(lǐng)先企業(yè)全球?qū)＠暾埱闆r
圖表9 混合量子經(jīng)典云架構(gòu)
圖表10 量子計算云平臺服務(wù)類型與功能框架
圖表11 國外量子計算云平臺發(fā)展現(xiàn)狀對比
圖表12 國內(nèi)量子計算云平臺發(fā)展現(xiàn)狀對比
圖表13 量子計算云平臺面臨的挑戰(zhàn)
圖表14 D-Wave系統(tǒng)QMI執(zhí)行概覽
圖表15 IBM量子計算發(fā)展路線
圖表16 數(shù)字孿生五階段演進
圖表17 2011-2022年醫(yī)學領(lǐng)域數(shù)字孿生相關(guān)論文
圖表18 AI醫(yī)療行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈
圖表19 2022年AI醫(yī)療應(yīng)用情況
圖表20 2019-2023年中國AI醫(yī)療市場規(guī)模
圖表21 AI醫(yī)療應(yīng)用需求
圖表22 2024-2028年中國AI醫(yī)療市場規(guī)模預(yù)測
圖表23 2024年中國AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)上市公司匯總
圖表24 2024年中國AI醫(yī)療行業(yè)上市公司基本信息及營收表現(xiàn)
圖表25 2024年中國AI醫(yī)療行業(yè)代表性上市公司基本信息
圖表26 2023年中國AI醫(yī)療行業(yè)上市公司員工構(gòu)成及薪酬分析
圖表27 2023年中國AI醫(yī)療上市公司-AI醫(yī)療業(yè)務(wù)布局情況分析
圖表28 2023年中國AI醫(yī)療行業(yè)上市公司-AI醫(yī)療業(yè)務(wù)業(yè)績對比
圖表29 “十四五”期間中國AI醫(yī)療行業(yè)上市公司-AI醫(yī)療業(yè)務(wù)規(guī)劃/最新布局情況
在21世紀的科技浪潮中，人工智能（AI）與生命科學的融合正引領(lǐng)著一場前所未有的科技變革。這一交叉領(lǐng)域不僅深刻重塑了我們對生命本質(zhì)的理解，更為醫(yī)療健康、生物科技、藥物研發(fā)等多個關(guān)鍵領(lǐng)域開辟了全新的探索路徑。隨著大數(shù)據(jù)、云計算、深度學習等前沿技術(shù)的迅猛發(fā)展，AI已深度滲透至生命科學的各個角落，為這一古老而又充滿活力的學科注入了源源不斷的創(chuàng)新活力與無限可能。
生命科學作為探索生命奧秘、守護人類健康的基石學科，其發(fā)展歷程始終與技術(shù)革新緊密交織。從基礎(chǔ)遺傳學理論的突破到復(fù)雜基因編輯技術(shù)的問世，從傳統(tǒng)藥物篩選方法的演進到現(xiàn)代精準醫(yī)療實踐的興起，每一次技術(shù)飛躍都成為推動生命科學大步向前的強大動力。然而，面對生命現(xiàn)象的高度復(fù)雜性與多樣性，傳統(tǒng)研究手段在應(yīng)對日益增長的知識需求和應(yīng)用期望時漸顯乏力。在此背景下，人工智能的引入成為生命科學領(lǐng)域的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點，為其發(fā)展帶來了全新契機。
AI憑借其強大的數(shù)據(jù)處理能力、高效的算法模型和持續(xù)優(yōu)化的學習機制，為生命科學提供了前所未有的研究工具與方法。在醫(yī)療診斷領(lǐng)域，AI通過深度學習海量醫(yī)療影像資料，有力輔助醫(yī)生實現(xiàn)更快速、更精準的疾病識別與診斷，大幅提升醫(yī)療服務(wù)效率與質(zhì)量。在藥物研發(fā)進程中，AI技術(shù)能夠精確模擬藥物分子與受體間的相互作用，有效預(yù)測藥物療效與安全性，顯著縮短研發(fā)周期、降低成本。此外，AI在基因測序、合成生物學、個性化醫(yī)療等前沿領(lǐng)域也展現(xiàn)出巨大應(yīng)用潛力，持續(xù)拓展生命科學的發(fā)展邊界，為其開辟廣闊的創(chuàng)新空間。
盡管AI與生命科學的深度融合前景廣闊，但在享受技術(shù)紅利的同時，我們也面臨著諸多嚴峻挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)安全、倫理道德、法律法規(guī)等方面的問題亟待解決。深入探究AI+生命科學的發(fā)展路徑，對于推動科技創(chuàng)新、保障人類社會可持續(xù)發(fā)展與福祉提升具有至關(guān)重要的意義。
中投產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2025-2029年中國AI生命科學產(chǎn)業(yè)深度調(diào)研及投資前景預(yù)測報告》共七章。本報告全面梳理了AI+生命科學的發(fā)展背景、落地應(yīng)用、相關(guān)技術(shù)、產(chǎn)業(yè)圖譜、政策環(huán)境、投融資情況以及未來趨勢，以期為相關(guān)領(lǐng)域的研究者、從業(yè)者、政策制定者及投資者提供有價值的參考與洞見。
本研究報告數(shù)據(jù)主要來自于國家統(tǒng)計局、工業(yè)和信息化部、中投產(chǎn)業(yè)研究院、中投產(chǎn)業(yè)研究院市場調(diào)查中心以及國內(nèi)外重點刊物等渠道，數(shù)據(jù)權(quán)威、詳實、豐富，同時通過專業(yè)的分析預(yù)測模型，對行業(yè)核心發(fā)展指標進行科學地預(yù)測。您或貴單位若想對生物制造有個系統(tǒng)深入的了解、或者想投資生物制造相關(guān)產(chǎn)業(yè)，本報告將是您不可或缺的重要參考工具。
外商投資企業(yè)協(xié)會會員單位
最具品牌價值行業(yè)門戶
發(fā)改委十佳創(chuàng)新案例金典獎
電子行業(yè)協(xié)會副會長單位
哈爾濱最佳項目策劃智庫單位
深圳市商業(yè)聯(lián)合會會員單位
珠海招商合伙人
重慶市產(chǎn)業(yè)招商聯(lián)盟單位
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